序列的同源性比较及分子系统学和分子进化分析
序列的同源性比较及分子系统学和分子进化分析
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分析过程（ 分析过程（七）
匹配序列列表
分析过程（ 分析过程（八）
具体匹配情况
其他的序列相似性搜索工具 －FastA
FastA算法是由 算法是由Lipman和Pearson于1985年 算法是由 和 于 年 发表的（ 发表的（Lipman和Pearson，1985）。 和 ， ）。 FastA的基本思路是识别与代查序列相匹 的基本思路是识别与代查序列相匹 配的很短的序列片段，称为k-tuple。 配的很短的序列片段，称为 。 以下链接是EBI提供的 提供的fasta服务。 服务。 以下链接是 提供的 服务 /fasta
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各个参数选项
帮助信息 填入搜索序列
多序列比对及Clustal的使用 的使用 多序列比对及
多序列比对的意义
用于描述一组序列之间的相似性关系， 用于描述一组序列之间的相似性关系， 以便了解一个基因家族的基本特征， 以便了解一个基因家族的基本特征， 寻找motif，保守区域等。 寻找 ，保守区域等。 用于描述一个同源基因之间的亲缘关 系的远近，应用到分子进化分析中。 系的远近，应用到分子进化分析中。
3.填入序列（copy＋paste） 填入序列（ 填入序列 ＋ ） Fasta格式，或者纯序列 格式， 格式 4.选择搜索区域，这里我们要 选择搜索区域， 选择搜索区域 搜索整个序列， 搜索整个序列，不填 5.选择搜索数据库，这里我们 选择搜索数据库， 选择搜索数据库 非冗余的蛋白序列库)。 选nr(非冗余的蛋白序列库 。 非冗余的蛋白序列库 是否搜索保守区域数据库 ），蛋白序列搜索才有 （cdd），蛋白序列搜索才有。 ），蛋白序列搜索才有。 我们选上
同种同源的鉴定方法(一)
同种同源的鉴定方法(一)同种同源的鉴定引言在生物学领域中，同种同源的鉴定是一项重要的研究工作。
通过确定生物体之间的亲缘关系，可以深入了解物种的进化历程、种群分化和基因流动等问题。
本文将介绍几种常见的方法用于同种同源的鉴定。
方法一：形态学特征比较•通过对生物体的外部形态进行比较和观察，来确定它们是否属于同一种。
•比较的特征包括外形、大小、颜色以及器官结构等。
•这种方法简单直观，但缺点是受环境因素和个体差异的影响较大。
方法二：细胞学研究•利用光学显微镜或电子显微镜观察生物体的细胞结构和染色体形态等特征。
•通过比较细胞核形态、染色体数目和结构等信息，判断生物体是否属于同一种。
•这种方法精确度较高，但需要专业的实验设备和技术。
•还可以应用细胞遗传学技术，如核型分析、FISH等。
方法三：分子生物学技术•通过分析生物体的遗传物质DNA或RNA来进行鉴定。
•基于同源的DNA或RNA序列进行比对和分析，判断生物体之间的遗传关系。
•常用的方法包括PCR、测序技术、DNA指纹等。
•这种方法灵敏度高，精确度较高，适用于现代分子生物学研究。
方法四：蛋白质组学研究•基于生物体的蛋白质组成进行分析和比较，来鉴定同种同源关系。
•利用蛋白质电泳、质谱技术等方法，比对蛋白质的组成和结构。
•蛋白质组的差异可以反映生物体的遗传关系和进化历程。
•这种方法在分子生物学领域得到广泛应用。
结论同种同源的鉴定是生物学研究中的重要任务，可以通过多种方法来完成。
形态学特征比较、细胞学研究、分子生物学技术和蛋白质组学研究等方法各有优缺点，可以互补使用，提高鉴定的准确性和可靠性。
未来随着科技的发展，更多先进的方法将不断涌现，丰富同种同源鉴定的研究手段。
同种同源的鉴定（续）方法五：DNA条形码•DNA条形码是一种基于特定的基因片段进行鉴定的方法。
•选择具有高度变异性的基因区域，如线粒体COI基因和叶绿体rbcL基因等，进行序列分析。
•将不同物种的DNA序列进行比对和比较，以确定它们之间的同源性。
生物信息学中的序列比对技术分析
生物信息学中的序列比对技术分析随着生物技术的不断进步，自动化测序技术的快速发展，大量生物学数据呈爆炸式增长。
同时，对生物信息学分析的需求日益增大，序列比对则成为生物信息学最常见的分析手段之一。
序列比对技术可以对已知序列与未知序列进行匹配、比对，以找出其中的异同点，分析其功能和演化关系，是生物科学、基因组学等分支的核心技术之一。
1. 序列比对的基本概念序列比对是指将两个或多个序列进行对比，找出它们的相似和不同之处的过程。
从基本原理上讲，序列比对是将一条DNA或RNA序列与另一条同源序列进行匹配的过程，而通过比较相同和不同之处来推断它们可能存在的共同祖先。
所谓同源序列，指的是两个或多个序列具有较高的序列相似度，可能来自相同种属的生物体或同一基因家族中的不同基因成员。
同源序列对于了解分子进化、基因结构与功能以及物种关系具有重要的意义。
2. 序列比对的类型在生物信息学领域，基本可以将序列比对分为全局比对和局部比对两种。
（1）全局比对全局比对是指将整个序列与另一条序列进行比对，寻找全长匹配区域。
全局比对适用于已知的高度同源性序列分析。
最常用的全局比对算法包括 Needleman-Wunsch 和 Smith-Waterman 算法。
其中，Needleman-Wunsch 算法较为严谨，适用于匹配全长序列；而 Smith-Waterman 算法则更为灵活，可以匹配任意长度的序列片段，并且可以找到更为相似的匹配序列。
（2）局部比对局部比对是指只比对序列中一部分序列，而不需要考虑整个序列，寻找相似或同源的序列区间。
相较于全局比对，局部比对更适合用于寻找序列中比较短且高度相似的区域。
常用的局部比对算法有 BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) 和 FASTA (Fast Alignment Search Tool) 算法。
这些算法适用于较长的未知序列与基因或蛋白质序列数据库进行比对。
分子进化中的同源分析
分子进化中的同源分析分子进化是一门研究生物分子在漫长的进化过程中所发生的变化的学科。
在这个过程中，通过比较生物的分子结构和序列，可以找出不同物种之间的共同祖先，从而推导出它们之间的亲缘关系。
其中，同源分析是分子进化研究中的重要方法之一。
它可以通过比较不同物种之间同种基因的序列和结构，找出它们之间的同源关系，进而揭示它们之间的进化关系。
一、同源基因的定义同源基因是指不同物种或同一物种中不同基因之间在序列上都有一定的相似性，这种相似性来自于它们的共同进化历史。
同源基因通常具有相同的作用或功能，但可能会在不同物种中有不同的突变和变异。
同源基因被认为是揭示生物间亲缘关系的信息源之一，是进行同源分析的基础。
二、同源分析的方法同源分析通过比较同种基因的序列和结构，来判断这些基因之间的同源关系。
在同源分析中，可以利用多种方法来确定同源基因，其中比较常用的方法包括以下几种。
1. BLAST法BLAST法全称 Basic Local Alignment Search Tool，是一种常用的序列比对方法，它通过对比两个或多个序列之间的相似性，来找出它们之间可能的同源区域。
在实际应用中，可以利用BLAST软件将待比对序列与数据库中的已知序列进行比对，从而确定它们之间的同源性质。
2. 系统发育分析法系统发育分析法是通过对比不同物种之间基因序列的相似性，建立它们之间的进化树模型，从而揭示它们之间的进化距离和亲缘关系。
这种方法通常需要利用多序列比对、进化模型构建和统计分析等工具，涉及的算法和计算复杂度较高。
3. 结构比对法结构比对法是通过比较同种基因的二级结构和三级结构，来确定它们之间的同源关系。
这种方法通常需要利用蛋白质结构预测、模拟和比对等工具，对于一些高度保守的结构域，可以发现相对保守的氨基酸残基，从而确定它们之间的同源性质。
三、同源分析的应用在生物学研究中，同源分析是一种常用的方法。
它在以下几个方面有着广泛的应用。
基因组学中的比较基因组学方法
基因组学中的比较基因组学方法基因组学是研究生物体的基因组结构、功能、组成及其相互作用的一门科学，其研究对象广泛，涉及到生命科学、医学、生态学等多个领域。
而比较基因组学则是基因组学中的一个分支，它通过比较各物种的基因组序列，揭示各种生物之间的基因演化及其遗传规律，并且研究各种基因的功能、表达、调控等问题。
在这篇文章中，我们将探讨基因组学中的比较基因组学方法。
一、基因组序列比较基因组序列比较是比较基因组学的基础，其主要作用是把不同物种的基因组序列进行比较，找出相同的序列，并且对相同的序列进行分析，从而揭示物种种类关系，共同祖先及其遗传变化等问题。
此外，基因组序列比较还可以为基因组结构和功能阐明提供重要的信息。
基因组序列比较具有以下几个特点：首先，基因组序列比较的算法不断更新，现代的比对算法比以前的更高效和准确，如MAFFT，MUSCLE等。
同时，基于多序列比对的算法也越来越成熟，如PhyML，RAxML等。
其次，基因组序列比较也需要考虑不同物种之间的基因数目和基因的排列顺序的变化，比如基因重复、基因家族和基因结构的演变等问题。
这些问题可以通过整个基因组序列的比较和基因组控制区的分析得到解决。
最后，基因组序列比较还需要考虑序列保守性和易变性的问题，这也是基因组序列比较的难点之一。
在快速进化的物种中，内含子和基因区之间的序列变异率可能非常大，这也需要采用相应的算法和策略来解决。
二、基于基因家族的比较基因组学方法基因家族是指在不同物种中存在多个拥有同样结构或功能的基因，如酪蛋白基因家族和S100基因家族等。
在基因组中，基因家族在不同物种中的数量和序列有所不同，这反映了基因家族的演化过程，因此可以通过研究基因家族的变化来推测基因的演化和基因家族的起源。
基因家族比较的方法有：1. 基因簇的比较：基因簇是指在染色体上连续排列的基因序列，通常由一系列同源基因组成。
基因簇的比较可以揭示同源基因的演化，还可以发现基因家族的新增和丢失等信息。
分子进化和系统发育的研究及其应用
分子进化和系统发育的研究及其应用进化是生物学的核心概念之一，分子进化是现代进化生物学的重要组成部分，而分子系统发育则是分子进化研究的一项重要应用。
本文将从分子进化的基本原理出发，介绍分子系统发育的原理、方法与应用，并探讨其在不同领域中的意义。
一、分子进化的基本原理分子进化是基于DNA/RNA序列或蛋白质序列的进化研究分支。
基因等遗传物质包含了生物过去和现在的大部分信息，通过比较彼此的差异，就能推导出它们之间的进化关系。
分子进化的基本原理在于遗传突变的随机性和累积性。
在生物个体复制时，遗传物质会随机地产生突变，这些突变可以累积，最终就会形成差异。
这些差异可以代表生物的基因型和表型的演化历史。
二、分子系统发育的原理分子系统发育是根据生物体DNA/RNA序列或蛋白质序列的变化，推断生物之间的进化关系和亲缘关系的科学。
生物之间的相似性是由共同的祖先所造成的，相似性越大，共同祖先的距离就越近。
分子系统发育利用各个物种之间的序列差异，通过复杂的计算机分析推断各个物种之间的进化关系及其进化时间。
分子系统发育中通常用到的基本原理之一是“钟模型”，即基因变异率（即分子钟）是在所有物种中大致相同的。
换句话说，如果我们确定了一组基因序列的共同祖先时间，我们就可以根据不同物种间的分子差异推定这些物种的进化时间。
三、分子系统发育的方法分子系统发育研究通常使用序列比对、物种树构建、分支支持度评估和模型选择等方法。
下面简要介绍每种方法的基本原理：1. 序列比对序列比对是分子系统发育分析的基础之一，其目的是从一组相关序列中确定基因组中位点、简化不必要的信息，减小计算量。
序列比对中使用的最常用算法是 Needleman-Wunsch（NW）算法和Smith-Waterman（SW）算法。
这些算法旨在寻找两个（或多个）序列之间的最长公共子序列（LCS），并且可以计算序列间的“匹配”和“不匹配”得分。
2. 物种树构建分子系统发育分析的主要目的是构建物种树，物种树是表示生物之间进化关系的分枝图。
第四章 分子进化分析
1.2.3 最大似然法（ML）
最大似然法(maximum likelihood,ML) ML对 系统发育问题进行了彻底搜查。ML期望能够 搜寻出一种进化模型（包括对进化树本身进 行搜索），使得这个模型所能产生的数据与 观察到的数据最相似.
进化模型可能只是简单地假定所有核苷酸（或 AA）之间相互转变的概率相同，程序会把所有 可能的核苷酸轮流置于进化树的内部节点上， 并且计算每个这样的序列产生实际数据的可能 性（比如两个姊妹群都有核苷酸A，那么如果 假定原先的核苷酸C得到现在的A的可能性比起 假定原先就是A的可能性要小得多），所有可 能性的几率被加总，产生一个特定位点的似然 值，然后这个数据集的所有比对位点的似然值 的加和就是整个进化树的似然值。
2.选择适当的分析方法 如你分析的是DNA数据，可以选择简约法 （DNAPARS），似然法（DNAML， DNAMLK）， 距离法等（DNADIST）。。。 3.进行分析 选择好程序后，执行，读入分析数据，选 择适当的参数，进行分析，结果自动保存为 outfile，outtree。
Outfile是一个记录文件，记录了分析的 过程和结果，可以直接用文本编辑器（如写 字板）打开。 Outtree是分析结果的树文件，可以用 phylip提供的绘树程序打开查看，也可以用 其他的程序来打开，如treeview。
paralogs
orthologs
1.1.2 类
群
祖先类群(ancestral group):如果一个类群（物种）至少有一 个子裔群，这个原始的类群就称为祖先类群 单系类群（monophyletic group）包含一个祖先类群所有子裔 的群组称为单系类群，其成员间存在共同祖先关系 并系类群（paraphyletic group）和复系类群(polyphyletic group)：不满足单系类群要求，各成员间又具有共同祖先特征 的群组称为并系类群；各成员不具有共同衍生特征也不具有共 同祖先特征，只具有同型特征的分类群组称为复系类群 内类群（ingroup）：一项研究所涉及的某一特定类群可称为内类 群
生物的分子进化与系统发育学
生物的分子进化与系统发育学生物的分子进化与系统发育学是一门研究生物进化过程以及生物种类之间关系的学科。
它通过对生物的分子遗传物质（如DNA、RNA和蛋白质）进行研究，揭示了生物种类的起源和进化历程，并为生物分类和系统发育提供了重要依据。
本文将从分子进化和系统发育两个方面来探讨生物的分子进化与系统发育学。
一、分子进化1. DNA序列分析DNA是生物遗传信息的载体，通过对DNA序列的比较和分析，可以推测物种的亲缘关系和进化历史。
例如，比较不同物种的DNA序列，可以计算出它们之间的遗传距离，从而判断它们的亲缘程度。
同时，DNA序列的碱基组成和变异情况也能揭示生物的进化过程。
2. 蛋白质序列比较蛋白质是生物体内重要的功能分子，不同物种的蛋白质序列差异可以反映它们的进化关系。
通过比较蛋白质序列的同源性，可以推断物种之间的相似性和差异性，进一步揭示它们的进化途径和演化过程。
二、系统发育1. 系统发育树系统发育树是研究生物种类关系的重要工具。
通过对不同物种的分子数据进行分析，可以构建系统发育树，揭示物种之间的进化关系。
系统发育树可以有不同的构建方法，如最大简约法、邻接法等，每种方法都可以提供不同的进化关系图。
2. 分子钟分子钟是一种通过分子数据估算物种分化时间的方法。
它基于遗传变异的推移速率，根据物种的分子特征，估算出不同物种之间的分化时间。
分子钟为研究生物种类的起源和进化历程提供了重要依据。
综上所述，生物的分子进化与系统发育学通过对生物遗传物质进行研究，揭示了生物种类的起源、进化历程以及物种之间的进化关系。
通过分析DNA和蛋白质序列，可以推断物种的亲缘关系和进化途径；通过构建系统发育树和使用分子钟，可以揭示物种之间的进化时间和分化关系。
生物的分子进化与系统发育学在生物分类、物种演化和保护生物多样性等领域具有重要应用价值。
第四章、序列的同源比较及分子系统学和分子进化分析1
第二条序列头尾颠倒
CTAGTCGAGGCAATCT
CTAGTCGAGGCAATCT
GAACAGCTTCGTTAGT
CTTGTCGAAGCAATCA
第二条序列替换成互补碱基
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二、序列相似性比较基础知识
2、编辑距离
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二、序列相似性比较基础知识
3、打分矩阵
在打分矩阵中，详细地列出各种字符替换的得分，从而 使得计算序列之间的相似度更为合理。在比较蛋白质时，我 们可以用打分矩阵来增强序列比对的敏感性。打分矩阵是序 列比较的基础，选择不同的打分矩阵将得到不同的比较结果， 而了解打分矩阵的理论依据将有助于在实际应用中选择合适 的打分矩阵。
19
二、序列相似性比较基础知识
3、打分矩阵
（1）、核酸打分矩阵
• 等价矩阵 等价矩阵是最简单的一种打分矩阵，其中，相同核苷酸匹配的得分为“1”，而不同核 苷酸的替换得分为“0”（没有得分）。
• BLAST矩阵 BLAST 是目前最流行的核酸序列比较程序，这也是一个非常简单的矩阵，如果被比 的两个核苷酸相同，则得分为“+5”，反之得分为“-4”。
第四章
序列的同源比较及分子系统学 和分子进化分析
2020/1/10
1
主要内容
第一节、序列相似性比较 第二节、系统发育分析
2020/1/10
2
第一节、序列相似性比较
一、序列相似性比较简介 二、序列相似性比较基础知识 三、两个序列相似性比较方法 四、两个序列相似性比较软件与操作 五、多个序列相似性比较软件与操作
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21
二、序列相似性比较基础知识
3、打分矩阵
5 多序列同源比对和分子进化分析
所谓简约就是使代价最小。
对于系统发生树最直观的代价计算就是沿着各个分 支累加特征变化的数目。
甲
乙
丙
丁
戊
节点3 节点1 节点2
根节点
最大简约法的处理过程：
（1）针对待比较的物种，选择核酸或蛋白质序列。 有些分子比其它分子变化慢，适合于进行距离分析， 例如哺乳类的线粒体DNA、管家蛋白质等； （2）比较各个序列，产生序列的多重比对，确定各 个序列符号的相对位置；
Definitions: two types of homology
Paralogs
Homologous sequences within a single species that arose by gene duplication.
Orthologs
Homologous sequences in different species that arose from a common ancestral gene during speciation; may or may not be responsible for a similar function.
2. PAML (免费) （ML模型建立和系统树构建、评估）
/software/paml.html
Paralogs: members of a gene (protein) family within a species
Odorant-binding protein 2A
Lipocalin 1
10 changes
common carp
Orthologs:
zebrafish
rainbow trout
• 对于给定的分类单元数，有很多棵 可能的系统发生树，但是只有一棵 树是正确的。
序列的同源比较及分子系统学和分子进化分析教学课件
特点
本教学课件内容全面、结构清晰，注重 实践操作和案例分析，有助于学生深入 理解和掌握相关知识。
VS
优势
通过同源比较、分子系统学和分子进化分 析三个方面的内容，使学生对分子生物学 领域有一个全面的了解，同时提高学生的 实验操作能力和解决问题的能力。
感谢您的观看
THANKS
分子系统学与分子进化分析的关联
亲缘关系研究
分子系统学是研究生物亲缘关系和进化顺序的科学，通过比较不同物种或不同基因的分子特征，可以推断出它们 之间的亲缘关系和进化路径。
进化机制研究
分子进化分析是研究生物进化机制的科学，通过比较不同物种或不同基因的分子变异和进化速率，可以揭示生物 进化的内在规律和机制。
它基于氨基酸或核苷酸序列的相似性 比较，以评估物种间的亲缘关系和进 化历程。
序列同源比较的背景
随着生物技术的不断发展，研究人员 能够获得越来越多的基因和蛋白质序 列数据。
为了更好地理解这些数据和物种间的 关系，需要进行序列同源比较，以挖 掘更多有用的信息。
序列同源比较的意义
01
序列同源比较有助于研究物种的进化和亲缘关系。
药物研发
分子系统学研究结果可以用来寻找新的药物靶点，有助于开发出 更加有效的药物。
03
分子进化分析原理
分子进化的概念
分子进化的定义
分子进化是指生物大分子在进化过程中发生的适应性或非适应性 变化的过程。
分子进化的研究内容
主要研究生物大分子演化的规律和机制，包括DNA、蛋白质等分 子的演化过程、速度和方向等。
05
教学课件内容及安排
教学课件的主题和目标
主题
序列的同源比较、分子系统学和分子 进化分析
目标
探索演化之谜：进化生物学的奥秘解析
探索演化之谜：进化生物学的奥秘解析1. 引言1.1 概述进化生物学是一门研究生物种群如何发展和演变的学科，它涉及到自然选择、遗传变异等关键概念。
了解生物进化的过程对于揭示物种之间的共同祖先以及现代生物多样性的形成具有重要意义。
本文将探索进化生物学的奥秘，从进化理论的起源与发展、演化与环境的关系、分子进化与系统发育研究以及未来研究方向等多个层面进行解析。
1.2 重要性进化生物学是现代生命科学中一个至关重要且前沿领域，它对于解答生物起源、适应性演化以及物种形成等基本问题至关重要。
通过对进化过程的深入研究，我们可以更好地理解人类和其他物种在地球上存在和繁衍的原因，并为人类社会提供许多实际应用，包括农业改良、医学和环境保护等方面。
1.3 目的本文旨在通过对进化生物学的探索，揭示其背后隐藏的奥秘，并通过对进化生物学的起源与发展、生物多样性与演化关系、分子进化与系统发育的关联研究以及未来研究方向的展望等内容，为读者提供一个全面而深入的了解。
通过本文的阅读，读者将对进化生物学的核心理论和研究方法有更清晰的认识，并能更好地理解生命起源和多样性形成的机制。
2. 进化生物学的起源与发展2.1 达尔文主义的提出与影响进化生物学作为一门科学学科，其起源可以追溯到19世纪早期。
其中，查尔斯·达尔文（Charles Darwin）的《物种起源》是该学科中最具里程碑意义的作品之一。
在这本书中，达尔文提出了自然选择理论，即个体在适应环境、生存和繁殖过程中所经历的变化会逐渐导致物种的演化。
这个理论对后来进化生物学的发展产生了深远的影响。
达尔文主义不仅引发了对进化机制探究的兴趣，还改变了我们对人类自身起源和演化方式的理解。
由于达尔文主义强调基因传递和遗传变异对群体性状产生影响，因此模拟人类社会行为和心理特征方面开展了众多研究。
2.2 遗传学与演化生物学的关系遗传学是进化生物学重要的组成部分之一，两者密切相关。
遗传学研究着个体内基因及其遗传信息如何通过时间推移而改变，并进一步用于物种的适应和进化。
生物信息学数据库答案[1]
![生物信息学数据库答案[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/dd57e2b465ce050876321334.png)
生物信息学（bioinformatics）：是一门交叉学科，它包含了生物信息的获取，处理，存储，分发，分析和解释等在内的所以方面，它综合运用数学，计算机科学和生物学的各种工具，来阐明和理解大量数据所包含的生物学意义。
目的：揭示"基因组信息结构的复杂性及遗传语言的根本规律"，解释生命的遗传语言。
方法：主要有创建一切适用于基因组信息分析的新方法，改进现有的理论分析方法，发展有效的能支持大尺度作图与测序需要的软件、数据库以及若干数据库工具等。
应用：生物信息的存储与获取，序列比对，测序与拼接，基因预测，生物进化与系统发育分析，蛋白质结构预测，RNA结构预测，分子设计与药物设计，代谢网络分析，基因芯片，DNA计算等。
1.1.3生物信息学的研究内容1、序列比对（Alignment）。
2、结构比对。
基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性。
已有一些算法。
3、蛋白质结构预测，包括2级和3级结构预测，是最重要的课题之一。
4、计算机辅助基因识别(仅指蛋白质编码基因)。
5、非编码区分析和DNA语言研究，是最重要的课题之一。
6、分子进化和比较基因组学，是最重要的课题之一。
7、序列重叠群（Contigs）装配。
8、遗传密码的起源。
9、基于结构的药物设计。
10、其他。
如基因表达浦分析，代谢网络分析；基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等，逐渐成为生物信息学中新兴的重要研究领域。
这里不再赘述。
3、开放式阅读框（ORF）：是基因的起始密码子开始到终止密码子为止的一个连续编码的序列。
5、中心法则：包括DNA的自我复制，转录形成RNA并翻译成蛋白质，RNA的自我复制和逆转录的过程。
6序列比对（alignment）：为确定两个或多个序列之间的相似性以至于同源性，而将它们按照一定的规律排列。
6、算法分析:评价一个算法的优劣，通过时间复杂度和空间复杂度来确定。
7、数据库管理系统：（database management system,DBMS）对DB进行管理的系统工程，提供DB的建立、查询、更新以及各种数据控制能。
植物进化学研究植物物种进化的历程和机制包括分子和形态演化的比较分析
植物进化学研究植物物种进化的历程和机制包括分子和形态演化的比较分析植物进化是生物进化学中一个重要的领域，研究植物物种进化的历程和机制对于深入了解植物的演化关系和适应性具有重要的意义。
在进化研究中，分子和形态演化是非常重要的方面，通过对它们的比较分析，我们可以揭示出植物进化的规律和机制。
一、植物物种进化的历程植物物种进化的历程可以追溯到数以亿计的年份前。
早期的植物形态相对简单，主要以原始的单细胞或多细胞体来进行光合作用。
随着环境的变化和进化的力量作用，植物逐渐发展出现了更加复杂和多样化的形态。
1. 原始形态的进化原始植物主要通过原始繁殖方式，如孢子繁殖和无性繁殖来进行物种的扩散和延续。
这些原始植物形态简单，没有真正的维管束系统，如苔藓植物和蕨类植物。
2. 维管束植物的进化维管束植物是植物进化的重要里程碑，它们发展出了维管束系统，包括导管和木质部。
维管束植物的进化使得植物能够更高效地运输水分和养分，同时也提供了更强的结构支持。
蕨类植物和裸子植物就是维管束植物的代表。
3. 种子植物的进化种子植物是植物进化的又一重要里程碑，它们通过种子进行繁殖。
种子具有保护胚胎和营养物质的功能，使得植物在干旱和恶劣环境中具有更好的存活能力。
种子植物进一步分化为裸子植物和被子植物，被子植物则在进一步发展中演化出了花和果实，增加了植物的繁殖和适应性。
二、植物物种进化的机制植物物种进化的机制包括了遗传变异、自然选择、基因流和遗传漂变等多个方面的作用。
1. 遗传变异遗传变异是植物进化的基础，它使得不同个体之间存在着基因组的差异，这些差异可以通过遗传基因的变异来进行传递。
遗传变异来源于DNA序列的改变，包括基因突变、基因重组和基因重定位等。
2. 自然选择自然选择是进化中的重要机制，它通过环境的选择作用来推动物种的适应性进化。
在植物中，一些适应环境的形态和生理特征会得到自然选择的保留，而不适应环境的特征则会逐渐消失。
自然选择使得物种能够适应不同的生境和生态位。
06_蛋白质序列比对与分子进化分析_2014-1
相对于全序列比对而言，BLAST采用启发式
比对方式进行局部序列比对，因而能够检测出 存在于各个不同区段的、具有相似性的序列。
直接利用Web浏览器获得BLAST服务是最便捷
的途径之一。
用户在启动IE浏览器后，在地址栏中输入
“/Blast.cgi”并 回车，即可进入BLAST服务程序的主页。此时， 用户可以根据自己的检索目的，选择不同的 BLAST检索服务程序。
由于二者的实际检索过程具有许多相似之处，
故这里仅介绍BLAST服务程序。
6.1.1 BLAST检索服务程序 局部比对基本检索工具（Basic Local Alignment Search Tool，BLAST），是由 NCBI开发的一种局部序列比对检索系统，主
要用于将用户所提交的核苷酸或蛋白质序列
如不同残基的分值越高，则
表示其在进化过程中越容易 发生相互突变，相似性越高； 如不同残基的分值为负数， 则表示其在进化过程中不易 发生相互替换，相似性较低。
第二类为突变数据矩阵（mutation
data
matrix，MD），主要来自于单个残基之间 的相似性，它是基于可接受突变点（point accepted mutation，PAM）的概念。
6.1.3 BLAST比对数据库的选择 用户应根据自己的检索目的，选择不同的 NCBI数据库以用于待检索序列的比对分析。 可供用户选择的数据库包括核苷酸序列数据库、
多肽序列数据库及人类基因组序列数据库等。
需注意某些数据库对蛋白质或核苷酸序列是有 选择的，不能与某一特定的 BLAST 检索服务 程序相结合使用。 例如，不能使用 BLASTN 程序检索 UniProt 蛋
这两段序列的局部比对程度最大，且比对分值
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分析过程（ 分析过程（三）
6.限制条件，我们限制 限制条件， 限制条件 在病毒里面找。 在病毒里面找。
7.其他选项保持默认值 其他选项保持默认值
打分矩阵
分析过程（ 分析过程（四）
8.输出格式选项保持 输出格式选项保持 默认值
9.点击开始搜索 点击开始搜索
分析过程（ 分析过程（五）
10.查询序列的一些 查询序列的一些 相关信息
Blast程序的选择 程序的选择
Blast 是一个序列相似性搜索的程序 其中包含了很多个独立的程序， 包，其中包含了很多个独立的程序， 这些程序是根据查询的对象和数据 库的不同来定义的。 库的不同来定义的。
主要的blast程序 程序 主要的
程序名 Blastn Blastp Blastx 查询序列 核酸 蛋白质 核酸 蛋白质 数据库 核酸 蛋白质 蛋白质 核酸 搜索方法 核酸序列搜索逐一核酸数据库中的序 列 蛋白质序列搜索逐一蛋白质数据库中 的序列 核酸序列6框翻译成蛋白质序列后和 核酸序列 框翻译成蛋白质序列后和 蛋白质数据库中的序列逐一搜索。 蛋白质数据库中的序列逐一搜索。 蛋白质序列和核酸数据库中的核酸序 列6框翻译后的蛋白质序列逐一比 框翻译后的蛋白质序列逐一比 对。 核酸序列6框翻译成蛋白质序列， 核酸序列 框翻译成蛋白质序列，再 框翻译成蛋白质序列 和核酸数据库中的核酸序列6框翻 和核酸数据库中的核酸序列 框翻 译成的蛋白质序列逐一进行比对。 译成的蛋白质序列逐一进行比对。
序列同源性分析： 序列同源性分析： 将待研究序列加入到一组与之同源， 将待研究序列加入到一组与之同源 ， 但来自不同物种的序列中进行多序 列同时比较， 列同时比较 ， 以确定该序列与其它 序列间的同源性大小。 序列间的同源性大小 。 这是理论分 析方法中最关键的一步。 析方法中最关键的一步 。 完成这一 工作必须使用多序列比较算法。 工作必须使用多序列比较算法 。 常 用的程序包有CLUSTAL等 用的程序包有 等
第五章 序列的同源性比较 及分子系统学和分子进化分析
相似性和同源性关系
序列的相似性和序列的同源性有一定的关 一般来说序列间的相似性越高的话， 系，一般来说序列间的相似性越高的话， 它们是同源序列的可能性就更高， 它们是同源序列的可能性就更高，所以 经常可以通过序列的相似性来推测序列 是否同源。 是否同源。 正因为存在这样的关系， 正因为存在这样的关系，很多时候对序 列的相似性和同源性就没有做很明显的 区分，造成经常等价混用两个名词。 区分，造成经常等价混用两个名词。所 以有出现A序列和 序列的同源性为80％ 序列和B序列的同源性为 以有出现 序列和 序列的同源性为 ％ 一说。 一说。
Blast结果 结果
Blast结果会列出跟查询序列相似性比较高， 结果会列出跟查询序列相似性比较高， 结果会列出跟查询序列相似性比较高 符合限定要求的序列结果， 符合限定要求的序列结果，根据这些结果 可以获取以下一些信息。 可以获取以下一些信息。 查询序列可能具有某种功能 查询序列可能是来源于某个物种 查询序列可能是某种功能基因的同源基因
NCBI提供的 提供的Blast服务 提供的 服务
登陆ncbi的 的 登陆 blast主页 主页
核酸序列
蛋白序列
翻译序列
还有其他一些针对特 殊数据库的和查看以 往的比对结果等
Blast任务提交表单（一） 任务提交表单（ 任务提交表单
1.序列信息部分 序列信息部分
序列范围 默认全部） （默认全部）
Blast程序 程序
BLAST 是一个基于序列相似性的数据库 搜索程序。 搜索程序。是“局部相似性基本查询工 具”(Basic Local Alignment Search Tool) 缩写。 的 缩写。 Blast 是一个序列相似性搜索的程序包， 是一个序列相似性搜索的程序包， 其中包含了很多个独立的程序， 其中包含了很多个独立的程序，这些程 序是根据查询的对象和数据库的不同来 定义的。 定义的。
我们通过blast搜索来获取一些这个序列的 搜索来获取一些这个序列的 我们通过 信息。 信息。
具体步骤
1.登陆 登陆blast主页 登陆 主页 /BLAST/ 2.根据数据类型，选择合适的程序 根据数据类型， 根据数据类型 3.填写表单信息 填写表单信息 4.提交任务 提交任务 5.查看和分析结果 查看和分析结果
Blast的版本 的版本
网络版本 NCBI在内的很多网站都提供了在线的 在内的很多网站都提供了在线的blast 在内的很多网站都提供了在线的 服务，是最经常用到的blast服务。 服务。 服务，是最经常用到的 服务 优点：方便，容易操作， 优点：方便，容易操作，数据库同步更新 等优点。 等优点。 缺点：不利于操作大批量的数据， 缺点：不利于操作大批量的数据，同时也 不能自己定义搜索的数据库
多序列比对的方法
同源性分析中常常要通过多序列比 对来找出序列之间的相互关系， 对来找出序列之间的相互关系，和 blast的局部匹配搜索不同，多序列 的局部匹配搜索不同， 的局部匹配搜索不同 比对大多都是采用全局比对的算法。 比对大多都是采用全局比对的算法。 这样对于采用计算机程序的自动多 序列比对是一个非常复杂且耗时的 过程，特别是序列数目多， 过程，特别是序列数目多，且序列 长的情况下。 长的情况下。
单机版 通过NCBI的ftp站点获得。获得程序的同 的 站点获得 站点获得。 通过 时必须获取相应的数据库才能在本地进 分析。 行blast分析。 分析 优点：可以处理大批的数据， 优点：可以处理大批的数据，可以自己定 义数据库， 义数据库， 缺点：需要耗费本地机的大量资源， 缺点：需要耗费本地机的大量资源，此外 操作也没有网络版直观、方便， 操作也没有网络版直观、方便，需要一 定的计算机操作水平。 定的计算机操作水平。
Blast程序评价序列相似性的两个数据 程序评价序列相似性的两个数据
Score：使用打分矩阵对匹配的片段进行打 ： 这是对各对氨基酸残基（或碱基） 分，这是对各对氨基酸残基（或碱基） 打分求和的结果，一般来说， 打分求和的结果，一般来说，匹配片段 越长、 相似性越高则Score值越大。 值越大。 越长、 相似性越高则 值越大 E value:在相同长度的情况下，两个氨基酸 在相同长度的情况下， 在相同长度的情况下 残基（或碱基） 残基（或碱基）随机排列的序列进行打 得到上述Score值的概率的大小。E 值的概率的大小。 分，得到上述 值的概率的大小 值越小表示随机情况下得到该Score值的 值越小表示随机情况下得到该 值的 可能性越低。 可能性越低。
在cdd库里面找 库里面找 到两个保守区域， 到两个保守区域， 点击可以进入
分析过程（ 分析过程（六）
图形结果
分析过程（ 分析过程（七）
匹配序列列表
分析过程（ 分析过程（八）
具体匹配情况
其他的序列相似性搜索工具 －FastA
FastA算法是由 算法是由Lipman和Pearson于1985年 算法是由 和 于 年 发表的（ 发表的（Lipman和Pearson，1985）。 和 ， ）。 FastA的基本思路是识别与代查序列相匹 的基本思路是识别与代查序列相匹 配的很短的序列片段，称为k-tuple。 配的很短的序列片段，称为 。 以下链接是EBI提供的 提供的fasta服务。 服务。 以下链接是 提供的 服务 /fasta
序列相似性比较和序列同源性分析
序列相似性比较： 序列相似性比较： 将待研究序列与DNA或蛋白质序列库 或蛋白质序列库 将待研究序列与 进行比较， 进行比较，用于确定该序列的生物属 性，也就是找出与此序列相似的已知 序列是什么。 序列是什么。完成这一工作只需要使 用两两序列比较算法。 用两两序列比较算法。常用的程序包 有BLAST、FASTA等 、 等
点击开始搜索
其他一些显示格式参数
提交任务
返回查询号（ 返回查询号（request id） ）
修改完显示格式后点 击进入结果界面
可以修改显示结果格式
结果页面（ 结果页面（一）
图形示意结果
结果页面（ 结果页面（二）
目标序列描述部分
带有genbank的链接，点击可以进入 的链接， 带有 的链接 相应的genbank序列 相应的 序列
E的话，可以在这里加入更多的参数 的命令行选项熟悉的话， 如果你对 的命令行选项熟悉的话
Blast任务提交表单（三） 任务提交表单（ 任务提交表单
3.设置结果输出显示格式 设置结果输出显示格式 选择需要显示的选项 以及显示的文件格式 E值范围 值范围 显示数目 Alignment的显 的显 示方式 筛选结果
填入查询（ 填入查询（query）的序列 ）
选择搜索数据库 如果接受其他参数默认 设置， 设置，点击开始搜索
Blast任务提交表单（二） 任务提交表单（ 任务提交表单
2.设置各种参数部分 设置各种参数部分
设置搜索的范围， 关键词， 设置搜索的范围，entrez关键词， 关键词 或者选择特定物种
一些过滤选项， 一些过滤选项，包括简 单重复序列， 单重复序列，人类基因 组中的重复序列等
分析过程（ 分析过程（一）
1.登陆 登陆ncbi的blast主页 登陆 的 主页 2.选择程序，因为 选择程序， 选择程序 查询序列是蛋白序 列可以选择blastp， 列可以选择 ， 点击进入
也可以选择tblastn 也可以选择
作为演示， 作为演示， 我们这里选blastp 我们这里选
分析过程（ 分析过程（二）
各个参数选项
帮助信息 填入搜索序列
多序列比对及Clustal的使用 的使用 多序列比对及
多序列比对的意义
用于描述一组序列之间的相似性关系， 用于描述一组序列之间的相似性关系， 以便了解一个基因家族的基本特征， 以便了解一个基因家族的基本特征， 寻找motif，保守区域等。 寻找 ，保守区域等。 用于描述一个同源基因之间的亲缘关 系的远近，应用到分子进化分析中。 系的远近，应用到分子进化分析中。